| 學分數 |
3
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修課時數 |
3
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開課班級 |
日間部四年制4年級 D班
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| 本課程培養學生下列知識： |
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本課程介紹資料探勘的動機和應用，及基本數據挖掘技術，如特徵、關聯、分類、和基於相似性的挖掘。
1.知識：讓學生瞭解資料探勘在知識的如何應用商業智慧（BI）發展企業營利模式，以建構核心經營競爭力。
2.技能：讓學生熟悉資料探勘代表性的演算法及其應用。
1.學生能瞭解資料探勘的動機和應用。2.學生能瞭解資料探勘的基本數據挖掘技術。3.學生能瞭解資料探勘如何應用商業智慧發展企業營利模式。4.學生能熟悉資料探勘代表性的演算法及其應用。This course introduces the motivation and application of data mining, as well as basic data mining techniques, such as feature, association, classification, and similarity-based mining.
1. Knowledge: Students can understand how to use business intelligence (BI) in data exploration to develop business profit models to build core business competitiveness.
2. Skills: Students can be familiar with the algorithms and applications of data exploration.
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| 每週授課主題 |
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第01週：教學大綱介紹第02週：資料科學與大數據分析第03週：資料探勘概觀與其應用第04週：資料探勘之預前處理-資料種類、資料選取、資料清理第05週：資料探勘之預前處理--資料整合、資料精簡 第06週：資料探勘之預前處理--資料正規化、資料精簡及資料轉換第07週：關聯探勘規則之介紹第08週：關聯探勘規則方法第09週：關聯探勘規則應用第10週：關聯探勘效能分析第11週：分類與預測第12週：決策樹分類法第13週：決策樹分類法第14週：貝氏分類法第15週：群集分析之介紹第16週：群集分析之方法第17週：期中考試第18週：論文研討(oral presentation)
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| 成績及評量方式 |
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期末報告：20%期中考：20%學習態度及出席：10%測驗及作業：50%
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| 證照、國家考試及競賽關係 |
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本課程無證照、國家考試及競賽資料。
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| 主要教材 |
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1.Data Mining with Weka or R(其他)
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| 教師資料 |
教師網頁：http://www.cyut.edu.tw/~lcf/
E-Mail： lcf@cyut.edu.tw
Office Hour：
星期一,第5~X節,地點:T2-1030;
星期二,第5~6節,地點:T2-1030;
分機:4293
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